未发表论文投比赛
没投稿怎么获奖？论文只要未发表过，可以投稿。非正规奖不算数，可投正途径
没发表也可以参加哦，只是发表了更好些
请问证书是下载的还是邮寄的？
参加比赛的论文要求未发表
你参加的是哪的比赛？说清楚点！自己写的论文是可以发表的！你放心的发吧！!
没发表也可以参加哦，只是发表了更好些
这要看学校的征文比赛规则，如果规则注明稿件参赛以后不能再投，你的征文是不可以再参加别的赛事的；如果征文比赛的规则没有【一稿不能二投】的规定，你的征文是可以向别处投稿的。
上传的论文不需要发表。根据比赛规则查询得知：选手参与大赛获得的成果，成果形式包括学术论文（已发表或已录用论文，综述类论文或会议论文摘要不可以申报大赛）、发明专利（已受理申请、公开、授权）、软件著作权等，该规则已明确说明参赛论文不需要发表。该比赛主要是为了创新、调动大学生的创新能力，所以其参赛作品是要具有创新性、经济性、规范性，不能将已有的论文研究理论在比赛中使用。
比赛论文发表
你说的这两种情况都可以
上传的论文不需要发表。根据比赛规则查询得知：选手参与大赛获得的成果，成果形式包括学术论文（已发表或已录用论文，综述类论文或会议论文摘要不可以申报大赛）、发明专利（已受理申请、公开、授权）、软件著作权等，该规则已明确说明参赛论文不需要发表。该比赛主要是为了创新、调动大学生的创新能力，所以其参赛作品是要具有创新性、经济性、规范性，不能将已有的论文研究理论在比赛中使用。
你参加的是哪的比赛？说清楚点！自己写的论文是可以发表的！你放心的发吧！!
只要是自己写的，参加比赛不重要，除非被比赛举办方拿去编辑成册并公开出版，一般情况下都可以发表在公开期刊上。发表过的论文嘛，要看比赛要求了。有的要求原创，有的要求未公开发表。
论文发表比赛
可 以
的论文，一般来讲是在40分钟到120分钟之间，因为大于一百字的论文具有较高的难度，会考察考生的综合性知识、分析能力以及论文写作技能。一般的论文比赛，会采取“发表即可答辩”的形式，即考生提出论文后，评委会依据论文内容进行审查，不需要考生在会场上作论文宣讲。考试时间一般在40分钟到120分钟之间，由于论文比赛本身具有较为复杂的内容和要求，参赛者在有限的时间内，需要充分表达自己的想法，又不能忽略主题的内容。因此，考生在完成答题前应该花费一定时间，进行分析、思考，以及练习论文写作技巧，使论文的总体框架明确，以保证论文的质量。除却考生的论文能力，还有一些重要的要求需要满足。首先，在论文比赛中，通常所要求的论文的字数不能低于100字，考生需要提供足够的证据和资料，以支撑论文的论点，这样才能让论文更有说服力。另外，在答题过程中，考生需要注意篇幅规范，避免文章内容太混乱，而且要保证文章的整体性，避免出现突出的明显错误，以确保论文的质量。总之，参加重庆市物理科技小论文比赛，考生需要在一定的时间内，准备一份超过一百字的论文，以及能够证明自己观点的可靠数据。只有做到这些，才能够在激烈的竞争中脱颖而出，而且在有限的时间内完成高质量的论文，也是考生应该掌握的重要技能。
相信大家都知道申请日本研究生留学的条件是非常苛刻的，那么去日本研究生留学需要满足什么条件呢?下面就和一起来了解一下吧，欢迎阅读。
一、学历要求
4年制以上的本科毕业，而且有对应的本科学士学位证书与毕业证书，如果是专科的话直接申请日本的大学院的话比较受限制，因为大专只有15年的教育经历，而日本大学院一般都是要求满足16年正规教育经历。而澳际留学则可以为不满16年教育经历的同学规划最省钱、省事、省时间的留学计划。
二、出身学校
国内的大学背景也非常重要，如果是一流的大学会让导师眼前一亮，降低申请的难度，但二三本的学生也不是不可以申请名校，除了院校背景，导师也会看学生就读学校在国内的专业排名，综合考量学生本身的整体素质，包含语言能力、均分、科研项目、论文发表、比赛、实习等，进行多方面考察。
三、大学成绩
申请日本读研对于大学平均成绩要保证无挂科，虽然日本不想美国要求GPA那么严格，但是好的成绩永远是衡量一个学生优秀与否的标准，所以你没有理由不去努力。
四、专业要求
对于自己所学的专业，要事先考虑好，是本专业申请还是转专业申请，如果是转专业申请，要事先积累专业知识，为以后的计划书写作打基础;如果是本专业申请，要学会学术纵深。国内本科阶段的学习好似万金油，涉猎广，却不深入，针对这一情况，澳际留学老师建议学生应该明确自己的兴趣点所在，为以后课题寻找方向。
五、语言要求
如果是从国内直接申请去日本读研的话，日语水平要求比较高，文科专业要求N1水平，理科要求N2以上水平，虽然有的同学具备了以上的日语成绩，到了日本全日文授课还是有困难的。除了日语有要求外，日本读研对于英语也有要求的，这个要求各个学校要求各有不同，如果是像东京大学这样的顶尖的学校对于英语要求就更高了。
kaggle比赛论文发表
首先说，绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛（除少数是和Discrete Optimization还有Computer Vision(CV) 有关），最重要的是和Machine Learning(ML)关系不大。这是很多人一个误区，往往希望在Kaggle上学到很多ML的知识。Kaggle教给我的第一件事情，就是让我清晰领会到了这两者之间的不同：ML一般从模型或者算法出发，讲的是模型或者算法本身存在的不合理的地方，然后提出新的假设，从而去优化模型或算法。在这个过程中并不针对某一个具体的特殊的问题。而DM恰恰相反，它是从数据本身问题本身出发，希望针对问题的特性来设计最适合的方案。关键是在于对问题和数据的理解。之前总是觉得，DM/CV的paper都好水，到处找一个应用套。在我想明白这个问题之后，我就开始懂得欣赏DM/CV的paper。
其次，我觉得在一个DM的比赛中，最能锻炼到的是对于数据的"嗅觉"。举一个最有趣的例子，往往在比赛中会存在Data Leakage的情况，也就是说，某些和label相关的信息不小心会泄漏在feature中。有人通过这样的feature取得了很好的成绩之后，往往有人觉得非常鄙视。当然我不是说Data Leakage是一件好事情，但是在这背后往往隐藏的是发现leakage的人对于数据本身深刻的认识。这并不是每个人都能做到的。换句话讲，就算没有leakage，这群人还是会排名很前。在Kaggle的比赛中，能收获最大的就是这种嗅觉。这其实也把我自己训练成了一个data believer：也许一次两次的巧合真的是意外，但是如果巧合总是持续发生，那么背后一定有一个原因。
专业水平。Kaggle竞赛取得奖金乃至取得好的名次的难度都是非常高的，通常一个项目的参与人数都能达到数千人，而其中只有Top 1可以得到奖金，可以说是高手中的高手。通常来说，几个具有一定水平的业内人士在临时组队的情况下最多也就拿到20名左右的成绩，想要再往前冲往往都需要有一定程度的默契和合作经验了。所以，对于以学习与实践为目的的小白选手来说，不要太在意排名，从参赛的过程中不断地提升自己才是最终的目的。当经过一次又一次的洗礼最终取得一个不错的成绩后，相信你也已经成长为可以在相关领域独当一面的人才了。
kaggle比赛含金量很高。
许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。Featured类的比赛为解决商业问题而设立，是Kaggle平台最主要的竞赛类型，奖金高竞争激烈，有金银铜牌奖励，对参赛选手的能力有一定的要求，同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名，对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。
kaggle在学界的认可度很高
得益于Kaggle的海量数据集和开放性，它还成为了一个非常棒的教学实践平台，吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。
此外，众多国际大型和重要学术组织、机构，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上举办或多次支持（公开数据集）了不同类型的竞赛，帮助他们自己或合作方解决棘手的科研问题。
所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景。简历中如果有这样一份为“准东家”定制的Kaggle项目经历，定能提升梦校、大厂Offer的命中率。